2021-01-08 05:22:06 +00:00
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title: Dolphin Attack 论文复现
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date: 2021-01-08 12:54:41
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tags:
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- 硬件攻击
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- 传感器
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- 语音助手
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- 顶会论文
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2021-04-10 19:18:56 +00:00
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description: 眼前一亮的工作！海豚音攻击，试着复现看看（贫穷版）
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2021-01-08 05:22:06 +00:00
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# 海豚音攻击-复现
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文章中提到两种方案，一是具有信号发生器的强大变送器，二是带有智能手机的便携式变送器；前一种方案成本过于高，本文不做分析，后一种方案的实现成本在我们可接收的范围。
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但原文中对后一方案的实现没有太多介绍，于是我通过邮件咨询了作者-闫琛博士，闫博士非常友好，我是在晚上十点发送的第一封邮件，差不多在十分钟内通过几封邮件的交流，解决了我的问题，很快确定了我的具体实现路径，非常感谢大佬！
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* Q: 使用便携式设备攻击的时候，三星Galaxy S6 Edge发送的高频声音信号是怎么生成的呢？是预先使用专业设备调制好的信号保存为mp3吗？
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* A: 通过软件调制，生成.wav的超声波音频文件，再通过三星手机播放的。
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* Q: 用的是什么软件进行调制?
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* A: 用过matlab和python，都是可以的
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## 0x01 语音命令生成
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https://ttstool.com/
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微软的TTS接口生成的是mp3格式音频，一般来说我们使用python处理音频都是针对wav格式。
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https://www.aconvert.com/cn/audio/mp3-to-wav/
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我们可以通过这个网站对格式做转换。
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[xiaoyi.wav](https://coolyim.quip.com/-/blob/OVVAAAmjZcr/Eq9qXdQ7_eD5KQaR33wCCw?name=xiaoyi.wav)
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这个网站的采样率最高只能达到96000hz
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[6wxmu-crusr.wav](https://coolyim.quip.com/-/blob/OVVAAAmjZcr/aZfltfEV_ZxV1LCGznB1OA?name=6wxmu-crusr.wav)
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## 0x02 语音命令调制
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生成语音命令的基带信号后，我们需要在超声载波上对其进行调制，以使它们听不到。 为了利用麦克风的非线性，DolphinAttack必须利用幅度调制（AM）。
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### AM调制原理
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使载波的振幅按照所需传送信号的变化规律而变化，但频率保持不变的调制方法。调幅在有线电或无线电通信和广播中应用甚广。调幅是高频载波的振幅随信号改变的调制（AM）。其中，载波信号的振幅随着调制信号的某种特征的变换而变化。例如，0或1分别对应于无载波或有载波输出，电视的图像信号使用调幅。调频的抗干扰能力强，失真小，但服务半径小。
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假设载波uc(t)和调制信号的频率分别为ωc和Ω，在已调波中包含三个频率成分：ωc、ωc+Ω和ωc-Ω。ωc+Ω称为上边频，ωc-Ω称为下边频。
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https://epxx.co/artigos/ammodulation.html
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http://www.chenjianqu.com/show-44.html
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/54561504
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http://www.mwhitelab.com/archives/208
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### 使用python调制
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现在我们已经有了基带信号，使用[Audacity](https://www.fosshub.com/Audacity.html)对其进行频谱分析，此语音的带宽或频谱（左图为采样频率48khz音频，右图为96khz） ：
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我们可以看到带宽为8000-9000hz左右，这是女声，因此频带范围较宽。这可能导致可听范围内的频率泄露，但这里我们先不去讨论，之后再使用带宽较小的语音以创建基带语音信号。
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wave包最多能读取的wav音频采样率为[48khz](https://github.com/jiaaro/pydub/issues/134)，当超过这个值时，wave就不再支持（wave.Error: unknown format: 65534）。但我们的载波频率为30khz左右，这就要求音频文件的采样率高于60khz才能保证不失真。所幸[`scipy.io.wavfile`](https://kite.com/python/docs/scipy.io.wavfile)支持高于48khz的wav文件读取。
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使用以下Python程序来生成调制的AM和AM-SC音频，AM是广播无线电调制的“正常”声音，它加上了载波；AM-SC则只是载波与原始信号的乘积。
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```python
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# coding=utf-8
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import os
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import wave
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import struct
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import math
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from pydub import AudioSegment
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import scipy.io.wavfile
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def main():
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test = scipy.io.wavfile.read("xiaoyi.wav")
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nframes = len(test[1])
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waveData = np.fromstring(test[1],dtype=np.short)#将原始字符数据转换为整数
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#音频数据归一化
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maxW = max(abs(waveData))
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waveData = waveData * 1.0/maxW
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#将音频信号规整乘每行一路通道信号的格式，即该矩阵一行为一个通道的采样点，共nchannels行
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Tdata = np.reshape(waveData,[nframes,1]).T # .T 表示转置
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am = wave.open("am.wav", "w")
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amsc = wave.open("amsc.wav", "w")
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carrier = wave.open("carrier3000.wav", "w")
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for f in [am,amsc,carrier]:
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f.setnchannels(1)
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f.setsampwidth(2)
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f.setframerate(96000)
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for n in range(0, nframes):
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carrier_sample = math.cos(30000.0 * (n / 96000.0) * math.pi * 2)
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signal_am = signal_amsc= waveData[n] * carrier_sample
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signal_am += carrier_sample
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signal_am /= 2
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am.writeframes(struct.pack('h', signal_am * maxW))
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amsc.writeframes(struct.pack('h', signal_amsc * maxW))
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carrier.writeframes(struct.pack('h', carrier_sample * maxW))
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if __name__=='__main__':
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main()
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```
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分别对am.wav、amsc.wav、carrier3000.wav做频谱分析
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carrier3000.wav的频谱的为集中在载波频率30khz上的一个脉冲[carrier3000.wav](https://coolyim.quip.com/-/blob/OVVAAAmjZcr/9RE4Z0lCs1WACO75zLTAhA?name=carrier3000.wav)
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amsc.wav的带宽约为18khz，是原来的两倍，关于f=30khz镜面对称。AM调制会创建原始信号的两个“副本”，一个在21-30kHz频段，另一个在30-39kHz。
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am.wav，在这种调制中，我们可以听到载波，而在AM-SC中则听不到。频谱类似于AM-SC，但在载波频率上还有一个尖锐的“尖峰”：
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## 0x03 语音命令发送器
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下图是由智能手机驱动的便携式发射器。便携式发射器利用智能手机来发射调制信号。许多设备的最佳载波频率都大于24 kHz， 大多数智能手机无法完成任务。大多数智能手机最多支持48 kHz采样率，所以只能发送载波频率最高为24 kHz的调制窄带信号。需要支持高达192 kHz的采样率的手机，而且扬声器会衰减频率大于20 kHz的信号。为了减轻这个问题，我使用窄带超声换能器作为扬声器，并在超声换能器之前添加了一个放大器，这样有效的攻击范围得以扩展。
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